e-brief Fixing a Persistent Problem: Canada’s Regional Pockets of Unemployment
Notice bibliographique
Résumé
National average unemployment figures, while low, continue to mask important regional differences.1 Pockets of unemployment persist, particularly in the Eastern provinces, showing that the benefits of a strong national labour market are not equally shared across regions. Over time, technological change, shifting needs for certain skill sets, and changing global demand for Canadian exports highlight the need for flexibility in our labour markets. Workers may need to regularly upgrade their skills and relocate to where jobs are available. Failure to respond to continuous change will leave Canada in a growing geographic divide, with acute labour shortages in some regions and excess supply persisting in others.2 Ontario represents the fulcrum of this imbalance. To the west, employment rates are high, and in some areas the demand for labour is greatly outstripping supply – unemployment bottoms out at 1.9 percent in southwestern Manitoba. Towards the Atlantic, unemployment reaches a national high of 15.7 percent in northern Newfoundland. The imbalance in regional labour markets underscores a misallocation of workers that reduces overall economic output. Plus, in regions with high unemployment, if individuals ’ repeated efforts to find work go unfulfilled, it can have adverse affects on personal health. To minimize this imbalance and improve Canada’s overall adaptability to economic I N
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».